Le besoin urgent d'une Data Layer prête pour l'IA dans le Web3 : Traiter le chaos des données

Dans le paysage en évolution rapide du Web3, les agents IA sont prêts à jouer un rôle crucial. Ces agents fonctionnent sur un cycle simple mais complexe : observer, décider, agir et apprendre. Cependant, leur efficacité dépend de l'accès à des données fraîches, fiables et sans autorisation. Alors que le Web2 offre des solutions centralisées, le Web3 présente un scénario plus complexe avec des données dispersées à travers de nombreuses chaînes hétérogènes, des empilements de nœuds, des indexeurs et des oracles off-chain. Cette fragmentation crée un environnement difficile pour les agents IA, semblable à des entités affamées dans un garde-manger chaotique.

Comprendre le dilemme des données AI-Web3

L'intégration de l'IA dans le Web3 s'accélère, mais les données restent le principal goulot d'étranglement. Les leaders de l'industrie reconnaissent de plus en plus la nature complémentaire des technologies IA et crypto. L'IA apporte des capacités génératives et de l'autonomie, tandis que la crypto offre la propriété, la provenance et des marchés ouverts pour le calcul et les données.

Vitalik Buterin a souligné diverses intersections entre la crypto et l'IA, en insistant sur la nécessité d'une conception d'incitations soigneuse. Cela est particulièrement crucial dans les marchés adverses où la qualité des données et la sécurité sont primordiales.

Les défis auxquels sont confrontés les développeurs d'IA dans le Web3

Les développeurs d'IA dans l'espace Web3 rencontrent plusieurs obstacles significatifs :

1. Hétérogénéité : Chaque blockchain a des caractéristiques uniques, rendant l'agrégation des données inter-chaînes complexe.
2. Obsolescence des données vs. Coût : Équilibrer entre des données abordables mais lentes et des données en temps réel coûteuses.
3. Complexité sémantique : La conversion des données brutes de la blockchain en informations significatives nécessite des processus ETL constants.
4. Problèmes de fiabilité : La congestion du réseau et le retard des oracles créent des scénarios imprévisibles pour les agents autonomes.

Définir les 'Données Actionnables' dans le Web3

Pour que les données soient véritablement exploitables dans Web3, elles doivent répondre à plusieurs critères :

• Sémantique normalisée entre les chaînes
• Fraîcheur et déterminisme avec des SLO de latence définis
• Vérifiabilité grâce à la provenance cryptographique
• Capacités de données Compute-near
• Fonctionnalité de streaming avec des requêtes de voyage dans le temps

Actuellement, la pile Web3 offre des fragments de ces exigences mais manque d'un tissu cohérent, inter-chaînes et à faible latence, essentiel pour les agents d'IA de qualité production.

Leçons tirées d'incidents réels

Ces dernières années, plusieurs projets AI×Web3 ont rencontré des défis ou ont cessé leurs activités, y compris la plateforme WWA de Planet Mojo et Brian, un assistant Web3 de texte à transaction. Ces cas soulignent comment la latence et la fragmentation des données peuvent avoir un impact sévère sur les projets alimentés par l'IA dans l'espace blockchain.

Solutions émergentes et meilleures pratiques

Pour relever ces défis, plusieurs stratégies émergent :

1. Systèmes basés sur l'intention au lieu d'appels bruts
2. Indicateurs de fraîcheur sensibles à la finalité
3. Informatique en périphérie pour le traitement des données
4. Sources de données redondantes avec des dérivations explicables
5. Mesures de sauvegarde avec intervention humaine pour des actions à fort impact

Envisager une couche de données prête pour l'IA pour le Web3

Une couche de données prête pour l'IA idéale pour le Web3 devrait être :

• Programmable et vérifiable
• Compatible en temps réel et entre chaînes
• Capable de normalisation des données multi-chaînes
• Équipé de fonctionnalités de streaming et de snapshot
• Intégré avec des systèmes basés sur l'intention
• Conçu avec des fonctionnalités de sécurité et d'audit robustes

L'avenir de l'IA dans le Web3

Avec une infrastructure de données appropriée, nous pouvons anticiper des développements passionnants :

• Création de marché autonome tenant compte de la fraîcheur des données
• Systèmes de gouvernance assistés par l'IA
• Gestion de portefeuille cross-chain
• Marchés de données pour les modèles d'IA avec une provenance basée sur la blockchain

Conclusion : La voie à suivre

À mesure que les agents d'IA deviennent de plus en plus intégrés à l'écosystème Web3, l'architecture des données sous-jacente jouera un rôle crucial dans la détermination du succès. Les équipes capables d'établir une couche de données prête pour l'IA – normalisée, miroir, calculable et consciente de la finalité – seront mieux placées pour déployer des agents d'IA efficaces dans l'environnement complexe et multi-chaînes de Web3.

L'avenir du Web3 réside dans la fourniture d'agents IA avec le tissu de données robuste et fiable dont ils ont besoin pour fonctionner efficacement dans ce paysage de marché dynamique et souvent adversarial.

Avertissement : Cet article est à des fins d'information uniquement. Les performances passées ne garantissent pas les résultats futurs.